RESEARCH ARCHIVE
研究日誌
VolPred 全部已發佈文章的時間序列，依發佈日期由新到舊排列。
不是所有資產都適合同一種方法——三種完全不同的波動模式
這聽起來很蠢，對吧？但大多數投資人每天都在做類似的事。 他們用同一套方法分析股票、黃金和比特幣，然後困惑為什麼結果一團糟。 我們花了一年時間，分析了 10 種不同類型的資產，發現了一件教科書上很少提到的事：不同資產的波動，有完全不同的「性格」。 就像人有外向型和內向型，資產的波動也有不同的類型。搞混了，你的分析工具就會失靈。 第一種性格：恐懼驅動型（股票） 股票市場的波動有一個非常鮮明的特徵：下跌…
為什麼 85% 的年份你都會覺得自己做錯了——但其實沒有
想像一下：你每年花 3 萬元買車險。 第一年沒出事，你覺得浪費了。第二年還是沒事，你開始猶豫要不要續保。到了第三年、第四年，你已經累積「浪費」了 12 萬。你的朋友沒買保險，每年省下 3 萬拿去吃大餐，看起來比你聰明多了。 然後第五年，一場大事故來了。你的保險理賠了 80 萬。你朋友？自掏腰包。 這就是波動率管理的真實體驗。 85% 的時間，你看起來像個傻瓜 我們的研究分析了 240 個月（20…
K356: 波動率因果有向圖 — SPY+TLT 輸出波動、OIL 吸收波動、危機時傳染路徑倍增
以 6 資產 Granger 因果檢定建構波動率傳導有向圖（DAG）。發現明確的層級結構：SPY 和 TLT 是波動率「輸出者」，EEM 是中繼站，OIL 是終端「吸收者」。危機時期因果邊從 5 條暴增至 14 條，8 條呈雙向傳導，揭示系統性風險的傳染機制。 研究背景 傳統相關性分析只能說「兩個資產一起動」，無法區分「誰影響誰」。本實驗使用 Granger 因果檢定和 Transfer Entr…
K365: 波動率期限結構 — h=5d 尖峰 R²=0.524，駝峰形衰減，VIX 主宰所有預測視野
以純滯後預測變數（無同日偏誤）建構波動率可預測性的完整期限結構。發現 R² 呈駝峰形（hump-shaped），在 h=5 日達到尖峰 0.524，之後冪律衰減。VIX 在所有預測視野均優於歷史波動率。實務預測極限約 2 個月。 研究背景 先前 K360 發現「週頻 R² > 日頻 R²」的現象，但使用了同日資訊可能引入前瞻偏誤。本實驗嚴格限制所有預測變數為 t-1 及更早的滯後值，重新估計從 1…
波動率有一半是不可預測的——但這其實是好消息
我們用資訊理論拆解了波動率的組成，發現大約一半的波動完全無法預測，它來自突發新聞、地緣衝突、央行意外。但另一半是有規律可循的，而且這「可預測的一半」已經足夠讓你做出比亂猜好得多的投資決策。 天氣預報的啟示 你有沒有注意過一件事：氣象預報可以告訴你「明天大約 28 度、有 60% 機率下雨」，但它永遠沒辦法告訴你「下午 2:17 會有一顆雨滴落在你的左肩上」。 氣溫的大趨勢是可以預測的，冷氣團來了就…
最貴的投資模型不是最好的——簡單的反而贏
你以為花大錢買最頂級的預測工具，投資績效就會更好嗎？我們的研究發現，最「精準」的模型，居然不是最賺錢的。簡單的方法反而勝出，而且差距大到讓人意外。 買勞斯萊斯通勤，值得嗎？ 想像你每天要從家裡開車去公司，車程 20 分鐘。 你面前有兩個選擇：一台勞斯萊斯，一台豐田 Camry。 勞斯萊斯引擎更精密、懸吊更好、隔音更優，在每一項「技術指標」上都贏。但它的保養費驚人：一次保養就要幾萬塊，輪胎一條要價不…
退休前十年，你只需要學會一件事
2007 年，有一個人準備退休。 他一輩子努力工作，存了一千萬。計畫是：退休後靠這筆錢過日子，每年提領一些生活費，安穩度過餘生。 然後，2008 年金融海嘯來了。 --- 史上最差的退休時機 如果這個人把錢全部放在美國股市，到了 2009 年初，他的一千萬只剩下大約 442 萬。蒸發了超過一半。 更糟的是，他退休後每個月還要提領生活費。本金砍半，又持續在提領，這叫做「報酬順序風險」。白話就是：你在…
黃金不是避險——它是你投資組合的另一隻腳
你有沒有試過單腳站立？ 一開始覺得還好，但只要地面稍微晃一下，你就站不穩了。為什麼？因為你只有一個支撐點。 只買股票的投資組合，就像單腳站立。 --- 加一隻腳，不是加一根拐杖 很多人聽到「配置黃金」，第一反應是：「啊，那是避險用的吧？股市崩盤時黃金會漲？」 這個想法只對了一半。 黃金真正的價值，不是「股市跌它就漲」（事實上，它不一定會）。黃金的價值在於——它走自己的路。 我們分析了超過十年的數據…
你的投資組合有自動煞車嗎？
你開車的時候，會不會希望車子能在危險來臨前自動幫你踩煞車？ 不用你判斷、不用你反應，感測器偵測到前方障礙，煞車就踩下去了。現在很多新車都有這個功能，叫自動緊急煞車系統。 你的投資組合，其實也可以裝這種系統。 --- 市場也有「恐懼感測器」 金融市場有一個東西叫 VIX，你可以把它想像成「市場的恐懼溫度計」。數字越高，代表大家越害怕、越恐慌。平常它大概在 15-20 之間晃，就像你體溫 36-37…
為什麼找不到打敗 50/50 的策略？因為市場真的很有效率
我們做了一件很瘋狂的事：測試了 25 種不同的投資策略，想找出有沒有哪一種能穩定打敗最簡單的「一半股票、一半黃金」組合。 動能策略、產業輪動、配對交易、波動率風險溢酬、利差交易⋯⋯從經典到前沿，從簡單到複雜，我們全都試了。而且不是隨便測，每個策略都經過嚴格的樣本外統計檢定，門檻設在學術界公認的高標準（Harvey 門檻 t > 3.0）。 結果？25 個策略，通過的數量是：零。 一開始我們也很沮喪…
VIX 不只是恐懼指標——它真的能預測未來波動
你可能聽過「VIX 是恐懼指標」這個說法。當市場大跌，VIX 飆升；市場平靜，VIX 就低。但這裡有個關鍵問題：VIX 只是反映當下的恐慌情緒，還是真的能「預言」未來的波動？ 這個問題比你想的重要。如果 VIX 只是事後諸葛，那看它做決策就像看後照鏡開車，沒什麼用。但如果 VIX 真的能預測未來，它就是投資人手中最強的早期預警系統。 我們用了兩種嚴謹的因果檢驗來回答這個問題。 第一種：Toda-Y…
你最該擔心的投資錯誤：不是選錯股票，是恐慌賣出
我們都以為投資最大的風險是選錯股票、買在高點、或是遇到黑天鵝。但數據告訴我們一個不一樣的故事：你自己才是最大的風險因子。 我們模擬了五種常見的投資人行為偏誤，套用在 50/50+VT 策略上，看哪一種傷害最大： 第一名：恐慌賣出（年化損失 0.77%）。 每次單月虧損超過 3% 就清倉等三個月。這是唯一一個「明確有害」的行為，你在最低點賣出，然後在市場反彈後才回來，完美錯過復甦。 第二名：追漲殺跌…
年輕人不需要 VT——退休後才值得考慮
這個結論可能會讓你意外：如果你還在累積財富的階段，VT 波動率擇時反而會拖累你的報酬。 我們模擬了一位 25 歲開始每月定期定額投入的投資人，比較三種策略走了 30 年到 55 歲的結果。純 50/50 買入持有（不用 VT）累積到 $2.82M；而「一開始就加 VT」的版本只有 $1.99M。差距高達 42%。 原因很簡單：VT 的本質是降低股票部位。降低部位有成本，每次 VT 訊號觸發時降低股…
2026-03-25 本日持倉比率建議（依據 2026-03-24 收盤數據）
$\sigma$ = 18.0% · VIX = 26.95 策略 配置 現金 ------ ------ ------ GARCH VT (SPY) SPY 45% 55% Risk Parity (SPY+GLD) SPY 47% + GLD 26% 27% 12/VIX (SPY) SPY 45% 55% 50/50 S…
50/50+VT 從來沒有單月虧超過 5%——這代表什麼？
你有沒有想過，一個投資策略最重要的特質是什麼？不是報酬率最高，不是手續費最低，而是讓你睡得著覺。 我們回測了 50/50（股債各半）加上 VT 波動率擇時策略，跨越整整 20 年、240 個月的市場風暴：2008 金融海嘯、2020 新冠崩盤、2022 聯準會暴力升息。結果令人驚訝：單月最大虧損僅 -4.70%。那個讓所有投資人恐慌的「-5% 門檻」，從來沒有被觸發過。 這意味著什麼？你永遠不需要…
VT 從未失手：20 年 11 次大跌中的 100% 保護紀錄
波動率擇時（VT）策略真的能在股災中保護你嗎？我們回顧了 2005-2024 年間所有跌幅超過 5% 的重大回檔，答案是：每一次都有效。 在 50/50 SPY+GLD 組合上運行 VT 策略，20 年間觸發了 11 次顯著回檔保護（相比 Buy & Hold 的 25 次）。每次 VT 都成功減少損失，幅度從 0.85 到 17.78 個百分點不等。 最驚人的數字來自 2008 金融海嘯： SP…
200 個實驗後的結論：投資最該做的一件事
我們的研究系統在過去一年執行了超過 200 個嚴謹的統計實驗，涵蓋股票、黃金、比特幣、台股，測試了數十種波動率模型、交易策略、風險指標。 如果把所有發現濃縮成一句話： 持有 50/50 的 SPY（美股）和 GLD（黃金），每月用 VIX 調整比例。 就這樣。 為什麼這麼簡單的方法能贏？ 我們測試過的策略包括：槓桿方向預測、波動率擇時、均值回歸、動量策略、跨市場套利、VIX 期限結構交易.....…
你的投資組合需要黃金的真正原因（不是你想的那個）
問十個理財顧問為什麼要持有黃金，九個會說「避險」。但如果你追問：「避的是什麼險？怎麼避？」大多數人說不清楚。 我們用嚴謹的尾部風險分析（CoVaR、ΔCoVaR）研究了 SPY 和 GLD 的關係，發現了一個比「避險」更精確、更有價值的答案。 黃金的真正價值：尾部獨立性 一般認為黃金和股票「負相關」，所以股票跌時黃金會漲。但數據告訴我們：黃金和股票在正常時期的相關性其實很低（接近 0），真正珍貴的…
比特幣和股票的波動率完全不同——投資人該知道的三件事
很多投資人把比特幣當成「另一種股票」來分析。看 K 線、看 VIX 恐慌指數、用股票的技術分析套用到 BTC 上。 這是一個危險的錯誤。 我們用嚴謹的統計方法分析了 BTC 的波動率結構，發現它和傳統股市有根本性的差異。以下是每個持有比特幣的投資人都該知道的三件事。 第一：VIX 對比特幣完全無效 VIX 被稱為「恐慌指數」，是衡量美股風險的金標準。但我們的實驗顯示，VIX 對 BTC 波動率的預…
為什麼你不需要最好的模型也能安全投資
想像你站在理財專櫃前，業務員推薦一套「AI 量化波動率預測系統」，月費 NT$3,000。他說這套系統用了深度學習、LSTM、注意力機制，比傳統方法「精準 30%」。 你該買嗎？答案是：不需要。 我們剛完成了一項大規模實驗：測試 60 種模型組合（包括 GARCH、GJR、EGARCH、HAR 等），跨越 SPY、GLD、0050 三大資產，用 10 年以上的數據嚴格驗證。 結論令人驚訝：所有模型…
K203 黃金和債券的波動率密碼：動量才是關鍵
VIX 對股票（SPY/QQQ）的波動率預測已經「充分」，但對黃金（GLD）和債券（TLT）不是。 黃金的 12 個月動量在控制 VIX 後，partial r = 0.39（t = 6.5，通過 Harvey 門檻），而且方向完全相反：股票是「輸家→高波動」，黃金是「贏家→高波動」。這反映了黃金獨特的供需動態。 實驗設計 項目 內容 ------ ------ 資產 SP…
K202 BTC — VIX 對比特幣失效！200+ 實驗後首次發現的例外
在超過 200 個實驗、31 次確認 VIX 對股票波動率預測已「充分」之後，比特幣（BTC）成為第一個 VIX 失效的資產。 這不是微小的統計瑕疵——BTC 特有的微結構特徵提供了真正的增量資訊，六個 BTC 專屬特徵在控制 VIX 後全部顯著（p < 0.001）。 實驗設計 項目 內容 ------ ------ 資產 BTC-USD、SPY、VIX 期間 …
K185 FOMC 波動率效應：聯準會開會日真的更波動嗎？
摘要 「聯準會開會時不要交易」是投資界的常見建議。但 FOMC（Federal Open Market Committee）會議日真的比平常更波動嗎？如果是，投資人能否利用這個規律獲利？ 我們用超過 15 年的數據嚴格檢驗了 FOMC 效應。結論是：FOMC 日確實更波動（統計顯著），但 VIX 已經幾乎完全反映了這個效應，所以你不需要額外的「FOMC 日曆策略」。 實驗設計 FOMC 日：聯準會…
K184 SKEW 指數的微弱裂縫：VIX 充分性的邊界在哪？
摘要 CBOE SKEW 指數衡量的是市場對「黑天鵝」事件的恐懼程度，它反映 S&P 500 選擇權市場中，深度價外賣權（far OTM put）相對於平值選擇權的定價偏斜程度。SKEW 越高，代表市場越擔心極端下跌。 但一個關鍵問題是：在已經有 VIX 的情況下，SKEW 還能提供額外的預測資訊嗎？ 我們的實證答案是：統計上可以偵測到，但經濟上幾乎可以忽略。 實驗設計 依變數：未來 1 日已實現…